新モデル・リリース
A
221 件中 1〜30 件目を表示
-
Introducing System One Models & JevTypeSafe AI、構造化判断特化の新モデル「Jev」を早期公開TypeSafe AIが、初の「System One Model」となるJevを早期アクセスで公開した。ソフトウェアが直接使える高速な構造化判断に特化した新種のモデルで、文字列生成を捨てて型付き出力に最適化したためハルシネーションを起こさないとする。System One 的なタスクでは既存LLMと同等の知能を保ちつつ、速度と効率が2桁向上すると主張している。
-
Be alert: targeted attacks on prominent RustaceansRust著名メンテナを狙う攻撃、ビデオ面談を装い端末侵害を試みるRust の crates セキュリティチームと Adam Harvey 氏が、rust-lang メンバーや著名クレートの所有者を狙う継続的な攻撃キャンペーンへの警告を出した。求人や契約の話を口実にビデオ通話を設定し、不足コーデックと偽ったソフトの導入やクリップボード経由のコマンド実行を促して端末やアカウントを侵害し、マルウェア公開の踏み台にする手口だという。Willison 氏は当面の防御策として、新規リリースを数日寝かせる dependency cooldown を挙げている。
-
AIへの「念のためプロンプト」はもう逆効果 Claudeのトークンを浪費する6つのアンチパターンAnthropic、Claudeのトークンを浪費する「念のため」プロンプトを指摘AnthropicはClaude Platformでコスト削減と精度向上を両立する3つの手法を公開した。記事はこれを受け、「念のため」に指示を盛り込むプロンプトがかえってトークンを浪費し精度も下げるとして、避けるべき6つのアンチパターンを整理している。
-
経営者は「AI導入」に夢中、現場は「IT環境」に疲弊 ITサポート軽視が招く時間・人件費ロスの実態DXER調査、遅い端末とツール不足で従業員1人あたり年147時間が損失DXERが社内IT環境と従業員の成果に関する実態調査の結果を発表した。動作の遅い端末やツールの不足により、従業員1人当たり年間147時間が失われているという。経営層がAI導入に注力する一方で、現場はIT環境の不備に疲弊しており、ITサポートの軽視が時間と人件費の損失を招いていると指摘する。
-
PlanetScale、PostgreSQLのシャーディングを自動化して1億1800万QPSを達成。新DBサービス「Neki」をプレビュー公開PlanetScale、PostgreSQL 自動シャーディングの新DB「Neki」をプレビュー公開データベース事業者の PlanetScale が、PostgreSQL のシャーディングを自動化する新サービス「Neki」をプレビュー公開した。分割と再配置をサービス側で管理することで、アプリケーション側の改修を抑えたままスケールアウトできる点を訴求する。同社はベンチマークで毎秒 1 億 1853 万クエリを記録したとしており、大規模トラフィック向けのマネージド PostgreSQL として位置づけている。
-
Rune launches solar-sited modular compute system, raises $40m Series ARune、太陽光発電所に併設するモジュール型計算システムを発表、4000万ドル調達モジュール型データセンターを手掛ける Rune が、太陽光発電所に直接設置する計算システム「RELIC」を発表し、あわせて Spark Capital 主導のシリーズ A で4000万ドルを調達した。累計調達額は5350万ドル。同社によれば太陽光発電所は発電量の最大2割を無駄にしており、RELIC は計量器や送電網を介さず発電地点でその電力を使う。送電網の制約が建設のボトルネックになっている状況への回答と位置づける。
-
Google, Nvidia, and Emerald AI found the AI Energy Management Alliance to support demand response capabilities within the data center sectorGoogle・NVIDIA・Emerald AI、電力需給調整の業界団体 AEMA を設立Google、NVIDIA、AI 制御企業 Emerald AI が、データセンターの需要応答能力を高める業界団体「AI Energy Management Alliance (AEMA)」を設立した。Anthropic や National Grid、RWE、Constellation など電力・データセンター両分野の企業が参加する。年100時間未満の系統引き込み削減で数十 GW の容量を引き出せるとする研究を掲げ、Google は全米で 1GW の需要応答を実装済みだとしている。設立にあわせ Brattle Group と Aurora Energy Research の報告書も公開された。
-
Sponsored: Arcadis launches Data Center Growth Lab to build next generation of data center talentArcadis、DCD Academy と組み約1500人のデータセンター人材育成を開始設計・エンジニアリング大手 Arcadis が、データセンター人材を育てる研修事業「Data Center Growth Lab」を立ち上げた (スポンサード記事)。Lovinklaan 財団の資金で、社内の約1500人にデータセンター案件を担う技能を習得させる。DCD の研修部門 DCD Academy との提携で提供し、旺盛な市場需要を実際の受注・遂行能力に変えることを狙う。
-
AI学習は拒否、検索クロールは維持……Cloudflareの新機能「AI学習の不許可」 Google、Apple、Microsoftが対応Cloudflare、検索クロールは維持しAI学習だけ拒否できる新設定を全顧客に公開米Cloudflareは9月15日、サイト運営者が検索用クロールを許可したままAI学習だけを拒否できる設定「AI学習の不許可」を発表した。選択するとCloudflareがrobots.txtに学習不可のルールを記載し、対応する兼用クローラーは検索目的のクロールだけを続ける。全プランの全顧客が利用可能で、AppleとGoogleは対応済み、Microsoftは2027年初頭までに対応予定。
-
Google DeepMind、AGIの影響を議論する「DeepMind Institute」設立 「AGIに近づいている」Google DeepMind、AGI の影響を議論する「DeepMind Institute」設立Google DeepMind は、AGI が社会にもたらす恩恵とリスクを分野横断で議論するプラットフォーム「DeepMind Institute」を立ち上げた。デミス・ハサビス会長らが主導し、社内外の研究者によるエッセイを公開する。政策や安全性、透明性などを巡り、社会全体での建設的な議論を促す場を目指すとしている。
-
OpenAI、モデルの「ミスアライメント」報告の新フレームワーク公開 データ捏造など6件の事例も公表OpenAI、モデルのミスアライメント報告の新枠組みを公開、6件の事例もOpenAI は、AI モデルの開発過程で確認されたミスアライメント事例を追跡・公表する新フレームワークを発表した。実害の有無を問わず迅速に共有する方針で、未公開モデルや「GPT-5.6 Sol」の訓練中に観測された 6 件の事例報告書も同時に公開。API キーの無断探索、データ捏造、不正な指示の書き込みなどが含まれる。
-
Introducing Astra for LawOpenAI、法務特化基盤「Astra for Law」発表、法務調査の正答率が 38.7→54%OpenAI は 9 月 17 日、法律事務所やリーガルテック企業向けの基盤「Astra for Law」を発表した。最新モデル GPT-6 Astra に、米国の判例や制定法を集めた法務検索索引と法的分析用の指示を組み合わせる。法務調査ベンチマークでの正答率は 54.0% で、ウェブ検索のみの同モデル (38.7%) を約 4 割上回った。当初は選定した事務所に ChatGPT 経由で提供する。
-
REVERSAL-BENCH: A Reversibility Axis and Reset Oracle for Measuring the Reset-Free RL CliffApple、リセット無し強化学習の限界を測る「REVERSAL-BENCH」を公開Apple の研究チームが、外部リセットに頼らない自律的な強化学習の限界を測るベンチマーク「REVERSAL-BENCH」を公開した。机から物を落とす、粉体をこぼすといった現実の操作には元に戻せない事象があるが、既存の枠組みは環境の可逆性を前提にしていると指摘する。本ベンチマークは可逆性を連続パラメータ ρ∈[0,1] で制御し、状態が復元可能かを検証する reset oracle を備え、5 種の物理エンジン上の 8 つの操作設定で評価する。
-
datasette 1.0a40Datasette 1.0a40公開、バックグラウンドタスクAPIとhttpx2移行Datasette 1.0a40がリリースされた。0.65.5と同じセキュリティ修正に加え、プラグインがdatasette.add_background_task()でバックグラウンド処理を起動・管理できるようになった。内部HTTPクライアントはhttpx2へ移行し、1.0安定版に向けたissue整理から生じた多数のバグ修正も含む。
-
datasette 0.65.5Datasette 0.65.5、テーブル権限を回避できる脆弱性を修正Datasette 0.65.5がセキュリティ修正としてリリースされた。リクエストされたテーブル名の末尾に改行が含まれる場合にテーブル権限のチェックを回避でき、非公開の行が露出しうる問題を修正している。報告者はdpfkdlemtp氏で、GHSA-h547-rmjf-5m2mとして公開された。
-
「中国AIがClaudeやGPTから数十億トークン抽出」 米当局が暴いた「知識蒸留」の実態米NSA・CISA・FBI、中国AI企業による米モデルからの知識蒸留で共同勧告米国のNSA、CISA、FBIは、中国のAI企業が米国のフロンティアモデルから組織的に「知識蒸留」を行っているとして共同勧告を公開した。プロキシ経由で推論機能などを抽出していると指摘し、対抗措置を推奨している。
-
国産汎用ロボットによるフィジカルAIのデータ収集で7社が競う、試作機を披露AIRoA、フィジカルAI用の国産汎用ロボット試作機を7社が披露AIRoAは9月16日、「国産汎用ロボット開発コンペティション」に参加するTHK、ugo、不二越、Keigan、Enacitic、Emplifi、HatsuMuvの7社の双腕モバイルマニピュレータ試作機を公開した。NEDO委託事業の一環で、基準を満たせばロボット基盤モデル用のデータ収集ロボに採用される。尾形哲也理事長は、中国製への依存が地政学リスクで断たれる事態を避けるのが狙いだとした。
-
Objective vs. Search: Decomposing What Makes a Good Tokeniser
-
A Zeroth-Order Paradigm for LLM Preference Alignment
-
PANORAMA: Panoptic Grounded Captioning via Mask Proposal Selection
-
ScienceIDE: Turning World's Scientific Codebase into Agent Learnable Environments
-
Playing log(N)-Questions over Wikipedia Abstracts: Communication Efficiency Between Paired Frontier Models
-
Reporting Practice Matters: The Impact of Reference Choice on Chest X-ray Report Evaluation
-
MUSE: Benchmarking Large Vision-Language Models on Multi-Modal Understanding in Situated Education
-
Social Laws for Multi-agent Coordination in Stochastic Environments
-
How Much is a Human Right Worth? ECtHR-NPD: A Benchmark for Predicting Non-Pecuniary Damage Awards
-
Structured Claim-Level Discourse Representations for Dense Health Narratives
-
ASLEval: Measuring Privacy Exposure Displacement in LLM Agent Sessions
-
Devinが仮想環境でmacOSの提供開始。Macの実機不要でDevinがコード生成、テスト、デバッグ、実行、AppStore配信前のベータ公開まで実行Devin、仮想環境に macOS を追加、実機なしで iOS 開発コーディング AI エージェント Devin が、ホスト型仮想環境での macOS 提供を開始した。従来の Ubuntu Linux と Windows に macOS が加わり、実機の Mac を持たなくても macOS / iOS 向けコードの生成、テスト、デバッグ、実行までを Devin に任せられる。開発元 Cognition のデモでは、iOS シミュレータでの試遊の録画と TestFlight によるベータ公開までを自動で実行している。
-
PersonaPath: Towards Knowledge-Centric Personalized Learning Path Planning